E, para “deixar a marca” com a IA de um modo que possa salvar vidas, os pesquisadores da FOB usaram um banco de dados com mais de 6 mil imagens de câncer bucal e outras de lesões não malignas, ensinando a rede neural a diferenciá-las. A partir disso, softwares analisaram todas essas fotografias tentando “acertar” o que era câncer e o que não era. E o resultado impressionou: uma acurácia de cerca de 80%.
Depois de feito esse “aprendizado da máquina” no mestrado, agora, a análise está sendo aprofundada e validada no doutorado. “Pegamos o banco de imagens com lesões malignas e não malignas e submetemos a 50 experts em câncer bucal de todo o Brasil para que eles analisassem o que era câncer e o que não era. Agora, vamos confrontar as respostas dos experts com as respostas da máquina”, explica o professor da FOB.
A previsão é de que a pesquisa se encerre no segundo semestre de 2026, mas os achados já são considerados muito promissores pelos pesquisadores. Inclusive, já há artigo publicado sobre o trabalho, com boa repercussão, e outros encaminhados para publicações em revistas internacionais.
“Também apresentamos esse nosso estudo em setembro na 29.ª Reunião da Academia Iberoamericana de Patologia e Medicina Bucal, na Argentina, e vencemos como melhor pesquisa na categoria pôster”, conclui Tobias. Integram ainda a pesquisa Celso Lemos Junior, da FO, João Paulo Papa, Marcos Cleison Santana e Rafael Gonçalves Pires, da Unesp.
*Jornalista da TV USP Bauru. Reportagem elaborada como trabalho de conclusão do curso “Divulgação Científica para Comunicadores e Jornalistas”, com informações da palestra disponível no YouTube.
**Estagiária sob orientação de Moisés Dorado
